人工智能會產生自主意識嗎?
“這就是科學和科幻的區別。”人工智能協會首位華人會員、第四範式首席科學家、香港科技大學計算機系主任楊強教授20日接受《第一財經日報》記者專訪時表示。
和霍金等科學家的擔憂不同，所謂人工智能產生意識、“奇點臨近”，在楊強看來並不存在。
但人工智能的確會對人類工作和生活創造便利。“比如說未來的智能機器人，它可以看你怎麽工作、模仿你，你覺得重複性的工作都可以被它取代，而你只需專註作一些創造性的工作。”楊強說。
人工智能做了什麽？
20世紀60年代，人工智能先驅圖靈提出著名的問題：“機器可以有思維嗎?”圍繞這個問題，人工智能的先驅開展了諸多探索。
他們有一個假設：智能包括計算機可能賦予的智能，來自於計算物理符號的排列組合，只要能很聰明地把這些物理符號排列組合，人類可以從一系列的零和一的組合來得到“智能”。前三十年，眾多人工智能領域的科學家研究圍繞符號搜索展開。
“前三十年圍繞符號搜索領域開展人工智能研究的顯著成果，就是深藍計算機，”楊強說，“包括這次的AlphaGo，一半算法都是搜索算法，另一半算法是機器學習。”機器學習，正是人工智能研究後三十年的主要成果，特別是新世紀以來，以“神經網絡”為代表的機器學習技術不斷獲得突破。
一些人工智能技術已應用於多個領域，例如廣告、智能客服。同時也可應用於金融領域，幫助人們更好地做出金融決策。
不過，盡管人工智能技術發展取得了許多里程碑，但依然面臨“瓶頸”。
在楊強看來，人工智能當前面臨的一項瓶頸是過於依賴大數據，“現在的AI只是很初級的AI，因為它利用大數據來補足算法的不足，只要數據足夠大的話，很多算法上補丁都不用打了。如何在小數據情況下也能發展人工智能，這是我們當前的一個關註焦點。”
“遷移學習”，就是解決大數據對人工智能制約問題的一項關鍵技術。
未來還能做什麽？
什麽是“遷移學習”?“比方說你建了一個薦書網站，又建了一個推薦食品的網站，那麽我們可以拿薦書網站模型遷移到新場景下應用。如果不用遷移學習，就得等很長時間獲得足夠多的數據來做智能推薦。”楊強向記者舉例說。
除了“遷移學習”，科學家還試圖賦予人工智能更多能力，例如“終身學習”。
未來，人類和人工智能的關系就像是“長機”和“僚機”，僚機會跟隨長機做一些動作。比如說未來的智能機器人，它可以觀察人類如何工作，並模仿人類的工作。“你覺得重複性的工作都可以被人工智能取代，而你只需專註做一些創造性的工作。”楊強說。
“總的來說，人有哪些能力，未來都會對應著一個人工智能。”展望未來，楊強說。不過，人工智能在不同領域的應用，需要一個領域一個領域地突破。